戳破中國DeepSeek「降低AI成本」神話？政大副教授直言：NVIDIA需求不受影響

記者陳宣穎／綜合報導

中國公司DeepSeek（20）日推出的全新AI模組，功能與美國科技巨頭OpenAI的GPT-4旗鼓相當，且耗資僅560萬美元（約新台幣1.8億元），消息一出立即受到各界關注。不少人紛紛猜測「中國AI是否將超越美國？」對此，政大應數系副教授蔡炎龍則直言「DeepSeek大大降低AI開發費用」的說法完全錯誤，雖然DeepSeek在訓練中減少了人類參與，但仍需大量高性能GPU作為硬體支持，因此對NVIDIA的需求仍將維持。

中國公司 DeepSeek 於本月 20 日推出全新 AI 模組，因耗資僅560萬美元，引發外界高度關注。（圖／美聯社）

蔡炎龍在臉書粉專「呆一布呀Diveai」分析，現階段大家主要關注的焦點幾乎都在「DeepSeek大大降低AI開發費用」，但這是完全錯誤的。蔡炎龍指出，DeepSeek雖然降低了開發AI的成本，但依賴的基礎技術仍來自開源模型如Llama（LLM）。他認為DeepSeek的關鍵突破在於如何「高效利用已有模型」，且精準調整任何特定需求。像是DeepSeek透過強化學習技術改進了OpenAI的PPO演算法，並推出全新的GRPO演算法。

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針對網傳「DeepSeek 不需要 GPU」的說法，蔡炎龍也予以否定，雖然DeepSeek在訓練中減少了人類參與，但仍需大量資源，尤其是高性能GPU作為硬體支持，因此對NVIDIA的需求仍將維持。

DeepSeek另有一大亮點，即其專注於生成高品質「思維」內容，而非單純回答問題。「你可以用類似的方法，用你的電腦跑得動小模型，打造一個 完全符合你的需求和效能模型出來」，這種方法不僅展現了AI模型的靈活性，也為中小型企業提供了運用AI的新思路。

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蔡炎龍指出：「DeepSeek的成功顯示了合理設計的重要性，未來中小企業也能以更少資源達成定制化需求。」最後，蔡炎龍強調：「DeepSeek有許多有趣的地方，讓我們更清楚如何使用LLM，這才是最值得關注的核心。」

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